计算机工程与科学
計算機工程與科學
계산궤공정여과학
COMPUTER ENGINEERING & SCIENCE
2013年
3期
155-158
,共4页
朱志勇%徐长梅%刘志兵%胡晨刚
硃誌勇%徐長梅%劉誌兵%鬍晨剛
주지용%서장매%류지병%호신강
贝叶斯网络%特征选择%客户流失
貝葉斯網絡%特徵選擇%客戶流失
패협사망락%특정선택%객호류실
数据挖掘是通过分析大量数据并从中寻找其规律的一项热门技术,而客户流失分析系统是以数据挖掘技术为基础,建立客户流失模型的新应用.贝叶斯网络有良好的逻辑性、预测性,在解决不确定性和不完整性问题以及处理复杂问题上有很大的优势.本文采用贝叶斯网络进行流失客户分析,挖掘导致流失的客户特征,从而辅助决策者制订相应的客户挽留策略.为了比较贝叶斯网络性能,本文构建了两个改进的贝叶斯网络模型,即树增强朴素贝叶斯网络、马尔科夫毯贝叶斯网络模型,并与神经网络模型的分类性能进行比较.实验结果表明,马可夫毯贝叶斯网络模型的分类预测能力有一定程度提高.
數據挖掘是通過分析大量數據併從中尋找其規律的一項熱門技術,而客戶流失分析繫統是以數據挖掘技術為基礎,建立客戶流失模型的新應用.貝葉斯網絡有良好的邏輯性、預測性,在解決不確定性和不完整性問題以及處理複雜問題上有很大的優勢.本文採用貝葉斯網絡進行流失客戶分析,挖掘導緻流失的客戶特徵,從而輔助決策者製訂相應的客戶輓留策略.為瞭比較貝葉斯網絡性能,本文構建瞭兩箇改進的貝葉斯網絡模型,即樹增彊樸素貝葉斯網絡、馬爾科伕毯貝葉斯網絡模型,併與神經網絡模型的分類性能進行比較.實驗結果錶明,馬可伕毯貝葉斯網絡模型的分類預測能力有一定程度提高.
수거알굴시통과분석대량수거병종중심조기규률적일항열문기술,이객호류실분석계통시이수거알굴기술위기출,건립객호류실모형적신응용.패협사망락유량호적라집성、예측성,재해결불학정성화불완정성문제이급처리복잡문제상유흔대적우세.본문채용패협사망락진행류실객호분석,알굴도치류실적객호특정,종이보조결책자제정상응적객호만류책략.위료비교패협사망락성능,본문구건료량개개진적패협사망락모형,즉수증강박소패협사망락、마이과부담패협사망락모형,병여신경망락모형적분류성능진행비교.실험결과표명,마가부담패협사망락모형적분류예측능력유일정정도제고.
